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저자정보
Farhan Nabil Mohd Noor (Universiti Malaysia Pahang) Anwar P.P. Abdul Majeed (Universiti Malaysia Pahang) Mohd Azraai Mod Razman (Universiti Malaysia Pahang) Ismail Mohd Khairuddin (Universiti Malaysia Pahang) Wan Hasbullah Mohd Isa (Universiti Malaysia Pahang)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
596 - 601 (6page)

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Diabetic Retinopathy is one of the complications of diabetes mellitus that occurs to the eye. It damages the blood vessels, which cause the leaking of the blood and other fluids due to the elevated blood glucose level. Diabetic Retinopathy is a quiet ailment that patients may not discover until abnormalities in the retina have progressed to the point that medication is difficult or impossible. It can also result in patients losing their sight completely. However, an automated screening machine may help overcome this problem by helping the ophthalmologist diagnose diabetic retinopathy patients as soon as possible. Hence, this research investigates the effectiveness of automatic screening machine by employing the Transfer Learning model such as VGG16 to extract the features and fed them to the Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbour (kNN) and Random Forest (RF) for the classification. It was shown that the VGG16-SVM pipeline displayed the most promising performance on the classification of Diabetic Retinopathy.
#Diabetic Retinopathy #Transfer Learning #VGG16 #SVM #kNN #RF

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODOLOGY
3. RESULTS AND DISCUSSION
4. CONCLUSION
REFERENCES

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